前言¶

在 DeepSeek Harness（DSH）里接第三方模型，常见做法是自备 API Key、在 profile 里填 baseUrl 和密钥。千问办公（QwenWorkCN）桌面 App 本身已有账号登录与额度体系，若再单独申请开放平台 Key，等于维护两套凭据。

下面介绍的 dsh-qwen-connect（npm 包名 @xiao-hans/dsh-qwen-connect）走另一条路：从本机已安装的千问办公 App 读取登录态（含 Windows DPAPI 解密 Chromium 凭据），在本机环回地址上挂 OpenAI 兼容 shim，再注册为 DSH 的模型 Provider。维护者为 xiao-hans，分类属于模型推理；仓库在 GitHub 上当前星标为 0，许可证 MIT。本仓库衍生自 gaoqiaoliangjie666/dsh-qwen-connect，上游的协议逆向与 WASM 签名设计归属原作者；xiao-hans fork 在 2026-10 前后增加了企业 VPC 租户支持、输入框实时积分读数，以及 DSH 0.2.x 下 @deepseek-ai/dsh-llm-pi-ai peer 声明修复等改动。

这是什么¶

一句话：零配置（相对 API Key 而言）把千问办公桌面 App 的登录态接到 DSH，让模型选择器里出现带倍率标注的千问模型，对话走官方网关签名链路，不需要你在 DSH 里再填千问 API Key。

数据流可以概括为：

DSH / pi-ai ──OpenAI 协议──▶ 127.0.0.1 环回 shim ──WASM 签名──▶ gateway.qwenwork.cn
            ◀──OpenAI SSE──                    ◀──上游 SSE──

Host 侧入口在 lib/index.js，浏览器侧设置卡片在 lib/client.js；凭据解密只通过 lib/credentials-seam.js 接缝消费，集成层不重复实现 DPAPI 逻辑。

核心功能¶

以下能力与 README 能力表及架构说明一致，未在资料中出现的项不写。

静态模型目录（取自 App 日志 rawModels，不动态拉 /api/v2/model/list，该接口需签名会 403）：

maxOutputTokens 为 32000。

安全边界（资料原文要点）：状态路由仅环回访问；JWT/Bearer 等敏感串脱敏后才进浏览器 DOM；凭据不下发到前端；额度字段为 null 时不伪装成 0。

安装与启用¶

官方 README 给出的方式是 Windows 下用 Junction 把源码挂进 DSH web profile，便于改代码即时生效，而不是一条 dsh plugin add github:... 命令。包名使用 scoped 全名 @xiao-hans/dsh-qwen-connect；示例路径需改成你本机 clone 或解压后的目录。

先做依赖桥（可选，便于 CLI 自检解析 peer），再把插件 junction 到 profile，最后在 package.json 里登记三处：dependencies、dsh.profile.bundles、pnpm.overrides。

$d = "E:\Codex开发\DHS开发\dsh-qwen-connect"
$w = "$env:APPDATA\dsh-desktop\harness\profiles\web"
$pkg = "@xiao-hans/dsh-qwen-connect"

# 1) 依赖桥：让 CLI 侧自检可解析（运行时解析由 DSH 宿主接管，非必需）
foreach ($ns in @("@deepseek-ai", "@earendil-works")) {
  cmd /c mklink /J "$d\node_modules\$ns" `
         "$env:APPDATA\dsh-desktop\harness\profiles\node_modules\$ns"
}

# 2) 挂进 profile（scoped 包：junction 放在 node_modules\@xiao-hans\ 下）
New-Item -ItemType Directory -Force "$w\node_modules\@xiao-hans" | Out-Null
cmd /c mklink /J "$w\node_modules\$pkg" "$d"

# 3) 在 profile 的 package.json 里登记（三处，包名用 scoped 全名）
#    dependencies:      "@xiao-hans/dsh-qwen-connect": "file:./node_modules/@xiao-hans/dsh-qwen-connect"
#    dsh.profile.bundles: "@xiao-hans/dsh-qwen-connect"
#    pnpm.overrides:    "@xiao-hans/dsh-qwen-connect": "link:./node_modules/@xiao-hans/dsh-qwen-connect"

package.json 中声明 Node 引擎为 ^22.19.0 || >=24.0.0，当前资料中的插件版本为 0.1.5。安装前应在 GitHub 阅读 LICENSE 与完整 README，确认你愿意以 DSH 进程权限运行该插件逻辑（含读取本机 App 凭据、启动环回 shim）。

回滚时删除 junction 并用 README 示例中的备份覆盖 profile 的 package.json 与 cordis.patch.yml（路径以你实际备份为准）。

典型用法¶

资料未给出单独的「在 DSH 里点哪几个菜单」截图式教程，可复现的用法主要是：

1. 完成安装并重启/重载 DSH web profile 后，在模型选择器中选择带千问倍率标注的模型（如 flash、pro）。
2. 在设置插件卡片查看账号昵称、剩余积分、套餐与模型配额；凭据缺失时卡片应给出可操作的修复提示，而不是让整个 profile 出现 “Failed to load plugins” 横幅（apply() 设计为不抛异常）。
3. 需要视觉输入时，确认 DSH 已启用 durable attachment 服务，且所选模型在插件静态目录中标记支持视觉；否则插件会动态不声明 image 模态，避免 DSH 抛出 pi-ai image input requires the durable attachment service。
4. 开发/维护者自检：在仓库根目录执行

node tools/verify-all.mjs

会跑 web 状态脱敏、client/host 装载、provider 注册与 seam live 检查等项；单元测试可用 npm test（node --test test/unit/*.test.mjs）。

端到端 live 探测示例输出形态（数值随账号变化）：

nickname: Test User   account: testuser01   remaining: 2100   tierName: Free

适用场景与注意¶

适合谁：已在 Windows 上日常使用千问办公桌面 App，希望在 DSH 智能体工作流里直接消耗同一账号额度，且接受本机环回代理架构的开发者。

务必知晓的限制（来自 README「已知限制」及环境说明）：

1. 仅 Windows：凭据解密依赖 Windows DPAPI；未装 koffi/ffi-napi 时会走 PowerShell 子进程兜底。
2. 模型列表静态：不能在线刷新官方 model list API。
3. Free 套餐：上游 quota.total 可能为 null，卡片按「未提供」处理。
4. 签名模块：research/wasm.bin 随 npm 包发布，换机器无需重新提取；签名头必须为 WASM 生成的 Bearer COSY.<...>，不能用 App accessToken 覆盖。
5. 文档内部表述：能力表与「图片输入」专节描述视觉链路已打通；同一份 README 的「已知限制」第 2 条仍写「视觉输入仍不支持」。若以功能为准，应以能力表与专节为准并在本地版本实测；若以保守为准，可先当文字遗留处理。

插件以 当前 DSH 宿主进程权限 运行，会读本机 App 存储的登录态并在 localhost 起 shim。安装前应自行审阅 GitHub 源码 与 MIT 许可证；社区目录页 skillhub.cn 上的条目 为独立生态索引，与 DeepSeek / 幻方无官方从属关系。

结尾¶

dsh-qwen-connect 把「已有千问办公登录」变成 DSH 里的 OpenAI 兼容 Provider：流式对话、工具调用、附件图片（在 DSH 与上游条件同时满足时）以及设置卡片与输入栏积分读数，都在资料描述范围内；代价是 Windows 绑定、静态模型表与本机信任边界。需要详情、回滚步骤与流收尾语义表，以仓库 README 为准。

• 目录页：https://www.skillhub.cn/plugins/xiao-hans/dsh-qwen-connect
• GitHub：https://github.com/xiao-hans/dsh-qwen-connect